Graphenkonvolutionales Netzwerk

Graph Neural Networks (GNNs) sind eine Art von tiefem Lernmodell, das speziell für die Verarbeitung von graphenstrukturierten Daten entwickelt wurde. GNNs erreichen die Modellierung komplexer Beziehungen in Graphen durch Mechanismen des Informationsaustauschs und der Aggregation auf Knoten-, Kanten- und Graphenebene. Das Ziel ist es, Abhängigkeiten und Merkmalsrepräsentationen innerhalb der Graphenstruktur zu erfassen. Der Hauptzweck besteht darin, die Repräsentationslernfähigkeiten von Graphendaten zu verbessern, um bessere Leistungen bei Aufgaben wie Graphenklassifikation, Knotenklassifikation und Link-Vorhersage zu erzielen. GNNs haben erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie der Analyse sozialer Netzwerke, Empfehlungssystemen und der Vorhersage chemischer Molekülstrukturen gezeigt.